RDD操作

写了一个月spark，用了无数RDD操作，总结一下~

RDD Transform

• map(func) : 数据集中的每个元素经过用户自定义的函数转换形成一个新的RDD

  val rdd = sc.parallelize(1 to 5)
  val result = rdd.map(x => x to 3)

   输出：

  Range(1, 2, 3)
  Range(2, 3)
  Range(3)
  Range()
  Range()

• flatmap(func) : 与map类似，但每个元素输入项都可以被映射到0个或多个的输出项，最终将结果”扁平化“后输出

  val rdd = sc.parallelize(1 to 5)
  val result = rdd.flatMap(x => x to 3)

  输出：

  1
  2
  3
  2
  3
  3

• union(otherDataset) : 将两个RDD中的数据集进行合并，最终返回两个RDD的并集，若RDD中存在相同的元素也不会去重

  val rdd1 = sc.parallelize(1 to 3)
  val rdd2 = sc.parallelize(3 to 5)
  val result = rdd1.union(rdd2)

  输出：

  1
  2
  3
  3
  4
  5

• intersection(otherDataSet) : 返回两个RDD的交集

  val rdd1 = sc.parallelize(1 to 3)
  val rdd2 = sc.parallelize(3 to 5)
  val result = rdd1.intersection(rdd2)

  输出：

  3                      

• cogroup(otherDataset, numPartitions) : 对两个RDD(如:(K,V)和(K,W))相同Key的元素先分别做聚合，最后返回(K,Iterator<V>,Iterator<W>)形式的RDD, numPartitions设置分区数，提高作业并行度

  val rdd1 = sc.parallelize(List(("A", 1), ("B", 2), ("A", 2), ("B", 3), ("C", 4)))
  val rdd2 = sc.parallelize(List(("A", "A1"), ("B", "B1"), ("A", "A2"), ("B", "B2")))
  val result = rdd1.cogroup(rdd2)

  输出：

  (A,(CompactBuffer(1, 2),CompactBuffer(A1, A2)))
  (B,(CompactBuffer(2, 3),CompactBuffer(B1, B2)))
  (C,(CompactBuffer(4),CompactBuffer()))

• join(otherDataset, [numTasks]) : 对两个RDD先进行cogroup操作形成新的RDD，再对每个Key下的元素进行笛卡尔积，numPartitions设置分区数，提高作业并行度

  val rdd1 = sc.parallelize(List(("A", 1), ("B", 2), ("A", 2), ("B", 3), ("C", 4)))
  val rdd2 = sc.parallelize(List(("A", "A1"), ("B", "B1"), ("A", "A2"), ("B", "B2")))
  val result = rdd1.join(rdd2)

  输出：

  // 注意：没有C，和空集的笛卡儿积为空集
  (A,(1,A1))
  (A,(1,A2))
  (A,(2,A1))
  (A,(2,A2))
  (B,(2,B1))
  (B,(2,B2))
  (B,(3,B1))
  (B,(3,B2))

• distinct([numTasks]) : 对RDD中的元素进行去重

  val rdd1 = sc.parallelize(1 to 3)
  val rdd2 = sc.parallelize(3 to 5)
  val result = rdd1.union(rdd2).distinct()

  输出：

  1
  2
  3
  4
  5

• reduceByKey(func, [numTasks]) : 按Key进行分组，使用给定的func函数聚合value值, numPartitions设置分区数，提高作业并行度

  val rdd1 = sc.parallelize(List(("A", 1), ("B", 2), ("A", 2), ("B", 3), ("C", 4)))
  val result = rdd1.reduceByKey(_+_)

  输出：

  (A,3)
  (B,5)
  (C,4)

• groupByKey(numPartitions) : 按Key进行分组，返回[K,Iterable[V]]，numPartitions设置分区数，提高作业并行度

  val rdd1 = sc.parallelize(List(("A", 1), ("B", 2), ("A", 2), ("B", 3), ("C", 4)))
  val result = rdd1.groupByKey()

  输出：

  (A,CompactBuffer(1, 2))
  (B,CompactBuffer(2, 3))
  (C,CompactBuffer(4))

• sortByKey(accending, numPartitions) : 返回以Key排序的（K,V）键值对组成的RDD，accending为true时表示升序，为false时表示降序，numPartitions设置分区数，提高作业并行度 (很明显得功能，不举例了
• combineByKey(createCombiner, mergeValue, mergeCombiners, partitioner, mapSideCombine)
  createCombiner : 在第一次遇到Key时创建组合器函数，将RDD数据集中的V类型值转换C类型值（V => C）
  mergeValue : 合并值函数，再次遇到相同的Key时，将createCombiner道理的C类型值与这次传入的V类型值合并成一个C类型值（C,V）=>C
  mergeCombiners : 合并组合器函数，将C类型值两两合并成一个C类型值
  partitioner : 使用已有的或自定义的分区函数，默认是HashPartitioner
  mapSideCombine : 是否在map端进行Combine操作,默认为true
  

  val people = List(("male", "Mobin"), ("male", "Kpop"), ("female", "Lucy"), ("male", "Lufei"), ("female", "Amy"))
  val rdd = sc.parallelize(people)
  val result = rdd.combineByKey(
    (x: String) => (List(x), 1),
    (peo: (List[String], Int), x : String) => (x :: peo._1, peo._2 + 1),
    (sex1: (List[String], Int), sex2: (List[String], Int)) => (sex1._1 ::: sex2._1, sex1._2 + sex2._2)
  )

  输出：

  (male,(List(Mobin, Kpop, Lufei),3))
  (female,(List(Lucy, Amy),2))

  过程解析：

  Partition1:
  K="male"  -->  ("male","Mobin")  --> createCombiner("Mobin") =>  peo1 = (  List("Mobin") , 1 )
  K="male"  -->  ("male","Kpop")  --> mergeValue(peo1,"Kpop") =>  peo2 = (  "Kpop"  ::  peo1_1 , 1 + 1 )    //Key相同调用mergeValue函数对值进行合并
  K="female"  -->  ("female","Lucy")  --> createCombiner("Lucy") =>  peo3 = (  List("Lucy") , 1 )
   
  Partition2:
  K="male"  -->  ("male","Lufei")  --> createCombiner("Lufei") =>  peo4 = (  List("Lufei") , 1 )
  K="female"  -->  ("female","Amy")  --> createCombiner("Amy") =>  peo5 = (  List("Amy") , 1 )
   
  Merger Partition:
  K="male" --> mergeCombiners(peo2,peo4) => (List(Lufei,Kpop,Mobin))
  K="female" --> mergeCombiners(peo3,peo5) => (List(Amy,Lucy))

RDD Action

Action操作都很简单，就不举例了

• reduce(func) : 通过函数func先聚集各分区的数据集，再聚集分区之间的数据，func接收两个参数，返回一个新值，新值再做为参数继续传递给函数func，直到最后一个元素
• collect() : 以数据的形式返回数据集中的所有元素给Driver程序，为防止Driver程序内存溢出，一般要控制返回的数据集大小
• count() : 返回数据集元素个数
• first() : 返回数据集的第一个元素
• saveAsTextFile(path) : 将最终的结果数据保存到指定的目录中